• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.74-77
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• 2021

최근 딥러닝을 이용하여 객체 인식 학습을 위한 데이터셋을 구축하는데 있어 시간과 인력을 단축하기 위해 인조 데이터를 생성하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 실제 환경과 관계없이 임의의 배경에 배치되어 구축된 데이터셋으로 학습된 네트워크를 실제 환경으로 구성된 데이터셋으로 테스트할 경우 인식률이 저조하다. 이에 본 논문에서는 실제 배경 이미지에 객체 이미지를 합성하고, 다양성을 위해 3차원으로 회전하여 증강하는 인조 데이터셋 생성 시스템을 제안한다. 제안된 방법으로 구축된 인조 데이터셋으로 학습한 네트워크와 실제 데이터셋으로 학습된 네트워크의 인식률을 비교한 결과, 인조 데이터셋의 성능이 실제 데이터셋의 성능보다 2% 낮았지만, 인조 데이터셋을 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터셋 구축 시스템임을 증명하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.519-521
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• 2019

최근 소셜 메신저를 통해 많은 사람들이 의사소통을 주고받음에 따라, 텍스트에서 감정을 파악하는 것이 중요하다. 따라서, 감정이 태깅된 데이터가 필요하다. 하지만, 기존 연구는 감정이 태깅된 데이터의 양이 많지가 않다. 이는 텍스트에서 감정을 파악하는데 성능 저하를 야기할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 단어 매칭 방법과 형태소 매칭 방법을 이용하여 많은 양의 한국어 감정 태깅 데이터셋인 EmoNSMC 를 구축하였다. 구축한 데이터셋은 네이버 영화 감상 리뷰 데이터 (NSMC)에 디스턴트 수퍼비전 방법 (distant supervision) 방법을 적용하여 weak labeling을 진행하였고, 이 과정에서 한국어 감정 어휘 사전 (KTEA) 을 이용하였다. 구축된 데이터셋의 감정 분포 결과, 형태소 매칭 방법을 통해 구축한 데이터셋이 좀 더 감정 분포가 균등한 것을 확인할 수 있었다. 해당 데이터셋은 공개되어 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.44-51
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• 2024

스트레스 측정용 데이터셋의 구축은 건강, 의료분야, 심리향동, 교육분야 등 현대의 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 수행하교 있다. 특히, 스트레스 측정용 인공지능 모델의 효율적인 훈련을 위해서는 다양한 편향성을 제거하고 품질 관리된 데이터셋을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 편향성 제거를 통한 품질의 관리된 스트레스 측정용 데이터셋 구축에 관하여 제안하였다. 이를 위해 스트레스 정의 및 측정도구 소개, 스트레스 인공지능 데이터 셋 구축과정, 품질향상을 위한 편향성 극복 전략 그리고 스트레스 데이터 수집시 고려사항을 제시하였다. 특히, 데이터셋 품질을 관리하기 위해 데이터셋 구축시 고려사항과, 발생할 수 있는 선택편향, 측정편향, 인과관계편향, 확증편향, 인공지능편향과 같은 다양한 편향서에 대해 검토하였다. 본 논문을 통해 스트레스 데이터 수집시 고려사항과 스트레스 데이터셋의 구축에서 발생할 수 있는 다양한 편향성을 체계적으로 이해하고, 이를 극복하여 품질이 보장된 데이터셋을 구축하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.342-345
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• 2023

최근 자연어처리 연구 중 오픈 도메인 지식 기반 대화는 많은 관심을 받고 있다. 연구를 위해서는 오픈 도메인 환경을 갖추고 적절한 지식을 사용한 대화 데이터셋이 필요하다. 지금까지 오픈 도메인 환경을 갖춘 한국어 지식 기반 대화 데이터셋은 존재하지 않아 한국어가 아닌 데이터셋을 한국어로 기계번역하여 연구에 사용하였다. 이를 사용할 경우 두 가지 단점이 존재한다. 먼저 사용된 지식이 한국 문화에 익숙하지 않아 한국인이 쉽게 알 수 없는 대화 내용이 담겨있다. 그리고 번역체가 남아있어 대화가 자연스럽지 않다. 그래서 본 논문에서는 자연스러운 대화체와 대화 내용을 담기 위해 새로운 오픈 도메인 한국어 지식 기반 대화 데이터셋을 구축하였다. 오픈 도메인 환경 구축을 위해 위키백과와 나무위키의 지식을 사용하였고 사용자와 시스템의 발화로 이루어진 1,773개의 대화 세트를 구축하였다. 시스템 발화는 크게 지식을 사용한 발화, 사용자 질문에 대한 답을 주지 못한 발화, 그리고 지식이 포함되지 않은 발화 3가지로 구성된다. 이렇게 구축한 데이터셋을 통해 KE-T5와 Long-KE-T5를 사용하여 간단한 실험을 진행하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.267-269
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• 2017

대화 시스템(dialogue system)은 사용자의 언어를 이해하고 그 의도를 분석하여 사용자가 원하는 목적을 달성할 수 있게 도와주는 시스템이다. 인간과 비슷한 수준의 대화를 위해서는 대량의 데이터가 필요하며 데이터의 양질에 따라 그 결과가 달라진다. 최근 페이스북에서 End-to-end learning 방식을 기반으로 한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋(The 6 dialog bAbI tasks)을 구축하여 해당 모델에 적용한 연구가 있다. 대화 시스템에서 활용 가능한 연구가 활발히 진행되고 있지만 영어 기반의 데이터와는 다르게 식당 예약 시스템에서 다른 연구자들의 연구 목적으로 공유한 한국어 데이터셋은 아직까지도 미흡하다. 본 논문에서는 페이스북에서 구축한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋을 이용하여 한국어 기반의 식당 예약 대화 시스템에서 활용 가능한 한국어 데이터셋을 구축하고, 일상생활에서 발생 가능한 발화(utterance)에 따른 형태 변화를 통해 한국어 식당 예약 시스템 데이터셋 구축 방법을 제안한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.267-269
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• 2017

대화 시스템(dialogue system)은 사용자의 언어를 이해하고 그 의도를 분석하여 사용자가 원하는 목적을 달성할 수 있게 도와주는 시스템이다. 인간과 비슷한 수준의 대화를 위해서는 대량의 데이터가 필요하며 데이터의 양질에 따라 그 결과가 달라진다. 최근 페이스북에서 End-to-end learning 방식을 기반으로 한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋(The 6 dialog bAbI tasks)을 구축하여 해당 모델에 적용한 연구가 있다. 대화 시스템에서 활용 가능한 연구가 활발히 진행되고 있지만 영어 기반의 데이터와는 다르게 식당 예약 시스템에서 다른 연구자들의 연구 목적으로 공유한 한국어 데이터셋은 아직까지도 미흡하다. 본 논문에서는 페이스북에서 구축한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋을 이용하여 한국어 기반의 식당 예약 대화 시스템에서 활용 가능한 한국어 데이터셋을 구축하고, 일상생활에서 발생 가능한 발화(utterance)에 따른 형태 변화를 통해 한국어 식당 예약 시스템 데이터셋 구축 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.227-229
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• 2021

본 논문에서는 노약자 및 장애인의 증가로 인한 조행보조기구 사용량이 증가하고 있으나 물리적인 보조기구는 있지만 AI를 통한 서비스와 보조보행기구에 관한 AI 데이터셋이 부족하다. 이러한 문제점을 보안하기 위해 본 논문에서는 상기 데이터셋을 설계 및 구축하기 위해 Node JS를 사용하여 이미지 크롤링 프로그램을 구현하여 이미지 데이터를 수집했으며, Yolo Maker를 활용하여 수집된 이미지를 데이터셋으로 변환시켰다. 이를 통해 노약자 및 장애인을 위한 AI 서비스 구축에 필요한 데이터를 손쉽게 설계 및 구축한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1790-1796
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• 2021

영상 딥러닝을 위해서는 다량의 영상 데이터셋이 필요한데, 객체의 종류에 따라 영상을 구하고 영상 데이터셋을 구축하는 방법에 많은 차이가 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 위한 영상 데이터셋을 구축하는 방법을 제시하고 추적하는 객체에 따라 달라지는 성능을 분석하였다. 제안하는 데이터셋 구축방법을 활용하여 객체를 회전시킨 후 동영상을 촬영, 분할하여 커스텀 데이터셋을 구축하고, 성능을 분석한 결과 95% 이상의 객체 검출률을 보였으며, 이동 시 객체의 형상 변화가 적은 경우에 더 높은 성능이 나타났다. 영상 데이터를 구하기 어렵고, 형태의 변화가 적은 객체를 동영상 내에서 추적하기 위한 상황을 위하여는 본 논문에서 제시한 데이터셋 구축방법을 활용하는 것이 효과적일 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.75-77
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• 2021

딥러닝 기술을 통해 영상 내의 객체를 찾아내기 위해서는 학습을 위한 영상 데이터셋이 필요하다. 객체의 인식률을 높이기 위해서는 많은 양의 영상 학습 데이터가 필요하다. 많은 양의 데이터셋을 구축하는 데에는 많은 비용이 들기 때문에 개인이 구축하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 회전 영상을 촬영하여 객체의 여러 면을 포함하는 영상 데이터셋을 보다 손쉽게 구축하는 방법을 소개한다. 회전판 위에 객체를 올려둔 뒤 촬영하고 촬영된 영상을 필요에 맞게 분할, 합성하여 데이터셋을 구축하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.205-209
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• 2022

페르소나 대화 시스템이 상대방의 개인화된 정보에 일관된 응답을 생성하는 것은 상당히 중요하며, 이를 해결하기 위해 최근에 많은 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 그 중, PersonaChat 데이터셋에 대해 수반/중립/모순 관계를 라벨링한 DialoguNLI 데이터셋이 제안되었으며, 일관성 측정, 페르소나 속성 추론 태스크 등 여러 분야에 활용되고 있다. 그러나, 공개적으로 이용가능한 한국어로 된 대화 추론 데이터셋은 없다. 본 연구에서는 한국어로 번역된 페르소나 대화 데이터셋과 한국어 자연어 추론 데이터셋에 학습된 모델을 이용하여 한국어 대화 추론 데이터셋(KorDialogueNLI)를 구축한다. 또한, 사전학습된 언어모델을 학습하여 한국어 대화 추론 모델 베이스라인도 구축한다. 실험을 통해 정확도 및 F1 점수 평가 지표에서 KLUE-RoBERTa 모델을 미세조정(fine-tuning)시킨 모델이 가장 높은 성능을 달성하였다. 코드 및 데이터셋은 https://github.com/passing2961/KorDialogueNLI에 공개한다.